评估 SAR ATR 的合成 - 测量对抗脆弱性
原文约400字/词，阅读约需1分钟。发表于：。在这篇文章中，我们研究了基于深度神经网络的合成孔径雷达自动目标识别系统对对抗性攻击的脆弱性，并提出了一种无需直接访问受害者模型或测量数据的方法，通过合成数据生成对抗扰动并迁移到受害者模型上。我们还提出了一种转移能力估计攻击方法，通过对合成和测量数据对之间的相似性进行盲目估计和优化，从而在不掌握受害者模型和数据的情况下实现可行的替代模型增强。基于公开可用的合成和测量配对标记实验（SAMPLE）...
本文研究了基于深度神经网络的合成孔径雷达自动目标识别系统对对抗性攻击的脆弱性，并提出了一种无需直接访问受害者模型或测量数据的方法，通过合成数据生成对抗扰动并迁移到受害者模型上。该方法优于目前的最先进方法，并可提升计算机视觉和遥感应用中的各种攻击算法。
